应用性能风险预测方法、装置和系统制造方法及图纸

本公开实施例公开了一种应用性能风险预测方法、装置和系统，涉及应用性能管理领域，该方法包括：查找当前应用性能指标数据所处的取值范围所对应的概率分布值；在查找到所对应的概率分布值时，判断所对应的概率分布值是否小于预设概率分布值；以及在所对应的概率分布值小于所述预设概率分布值时，确定发生了应用性能风险。本公开实施例能够提高应用性能风险告警的灵活性和准确性。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及应用性能管理领域，具体地，涉及一种应用性能风险预测方法、装置和系统。
技术介绍
目前，应用性能风险预测方法一般包括如下步骤：选择应用性能指标，然后定义该应用性能指标的告警阈值，然后监控应用性能指标数据，并在监控到的应用性能指标数据值超过告警阈值时进行告警。然而，通过设置告警阈值进行告警的方式存在很大的局限性，因为某些异常无法通过简单的告警阈值来发现，这制约了应用性能风险告警的灵活性和准确性。
技术实现思路
本公开的目的是提供一种应用性能风险预测方法、装置和系统，其能够提高应用性能风险告警的灵活性和准确性。为了实现上述目的，本公开实施例提供一种应用性能风险预测方法，该方法包括：查找当前应用性能指标数据所处的取值范围所对应的概率分布值；在查找到所对应的概率分布值时，判断所对应的概率分布值是否小于预设概率分布值；以及在所对应的概率分布值小于所述预设概率分布值时，确定发生了应用性能风险。可选地，根据本公开实施例的方法还包括：获取指标数据采集器实时采集到的应用性能指标数据；将所获取的应用性能指标数据存储在应用性能指标数据库中；以及计算所述应用性能指标数据库中的应用性能指标数据的取值范围的概率分布。可选地，在确定发生了应用性能风险之后，根据本公开实施例的方法还包括：发送预警信号至预警处理器，以使所述预警处理器基于所述预警信号进行处理。可选地，根据本公开实施例的方法还包括：在没有查找到所对应的概率分布值时，丢弃所述当前应用性能指标数据。本公开实施例还提供一种应用性能风险预测装置，该装置包括：查找模块，用于查找当前应用性能指标数据所处的取值范围所对应的概率分布值；判断模块，用于在所述查找模块查找到所对应的概率分布值时，判断所对应的概率分布值是否小于预设概率分布值；以及风险确定模块，用于在所对应的概率分布值小于所述预设概率分布值时，确定发生了应用性能风险。可选地，根据本公开实施例的装置还包括：获取模块，用于获取指标数据采集器实时采集到的应用性能指标数据；存储模块，用于将所获取的应用性能指标数据存储在应用性能指标数据库中；以及概率分布计算模块，用于计算所述应用性能指标数据库中的应用性能指标数据的取值范围的概率分布。可选地，根据本公开实施例的装置还包括：预警信号发送模块，用于在所述风险确定模块确定发生了应用性能风险之后发送预警信号至预警处理器，以使所述预警处理器基于所述预警信号进行处理。可选地，根据本公开实施例的装置还包括：丢弃模块，用于在所述查找模块没有查找到所对应的概率分布值时，丢弃所述当前应用性能指标数据。本公开实施例还提供一种应用性能风险预测系统，该系统包括：指标数据采集器，用于实时采集应用性能指标数据；应用性能指标数据库，用于存储所述应用性能指标数据；以及上面描述的应用性能风险预测装置。可选地，根据本公开实施例的系统还包括：预警处理器，用于从所述应用性能风险预测装置接收预警信号，并基于所述预警信号进行处理。通过上述技术方案，由于根据本公开实施例的方法、装置和系统能够首先查找当前应用性能指标数据所处的取值范围所对应的概率分布值，然后在查找到所对应的概率分布值时判断所对应的概率分布值是否小于预设概率分布值，然后在所对应的概率分布值小于所述预设概率分布值时确定发生了应用性能风险，因此其能够有效地发现小概率事件的潜在风险，进而能够提高应用性能风险预测的灵活性和准确性。本公开实施例的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。附图说明附图是用来提供对本公开实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本公开实施例，但并不构成对本公开实施例的限制。在附图中：图1是根据本公开一种实施例的应用性能风险预测方法的流程图；图2是根据本公开又一实施例的应用性能风险预测方法的流程图；图3是根据本公开又一实施例的应用性能风险预测方法的流程图；图4是根据本公开一种实施例的应用性能风险预测装置的示意框图图5是根据本公开又一实施例的应用性能风险预测装置的示意框图；以及图6是根据本公开一种实施例的应用性能风险预测系统的示意框图。具体实施方式以下结合附图对本公开实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开实施例，并不用于限制本公开实施例。如图1所示，本公开实施例提供一种应用性能风险预测方法，该方法可以包括以下步骤S101至步骤S103。在步骤S101中，查找当前应用性能指标数据所处的取值范围所对应的概率分布值。这里所述的当前应用性能指标数据指的是最新的应用性能指标数据。应用性能指标可以包括但不限于以下所示的指标：在线用户数量(OnlineUserNum_total)、吞吐量(ThroughPut)、CPU使用率(CPU_used)、内存使用率(Memory_used)、当前http(HyperTextTransferProtocol，超文本传输协议)请求数(ART_http)、堆内存百分比(HeapPercent)、物理内存百分比(PhysicalPercent)、活动线程数(ActiveThreadsNum)、应用性能指数(Apdex)、通配数(Http_4xx)、http错误(Http_error)、健康(Health)、持续数(durations_Num)、当前产生SQL(StructuredQueryLanguage，结构化查询语言)执行数(ART_sql)、http请求(HttpRequest)等等。本领域技术人员应当理解的是，以上应用性能指标仅是示例。实际上，由于应用的种类多种多样，因此应用性能指标也是多种多样的。另外，在步骤S101中，可以首先确定当前应用性能指标数据位于哪个取值范围内，然后查找该取值范围所对应的概率分布值。例如，假设应用性能指标数据的取值范围有三个，即a-b，b-c，c-d，其中a-b取值范围所对应的概率分布值为p1，b-c取值范围所对应的概率分布值为p2，c-d取值范围所对应的概率分布值为p3，再假设当前应用性能指标数据D位于a-b的范围内，则在步骤S101中可以确定当前应用性能指标数据D所处的取值范围所对应的概率分布值为p1。在步骤S102中，在查找到所对应的概率分布值时，判断所对应的概率分布值是否小于预设概率分布值。在步骤S103中，在所对应的概率分布值小于所述预设概率分布值时，确定发生了应用性能风险。通过采用步骤S101至步骤S103，由于首先查找当前应用性能指标数据所处的取值范围所对应的概率分布值，然后在查找到所对应的概率分布值时判断所对应的概率分布值是否小于预设概率分布值，然后在所对应的概率分布值小于所述预设概率分布值时确定发生了应用性能风险，因此其能够有效地发现小概率事件的潜在风险，进而能够提高应用性能风险预测的灵活性和准确性。另外，由于小概率事件是异常，因此本公开实施例是判断所对应的概率分布值是否小于预设概率分布值。通常，随机事件的概率表示了随机事件在一次试验中出现的可能性大小。若随机事件的概率很小，例如小于0.05、0.01、0.001，则称之为小概率事件。小概率事件虽然不是不可能事件，但在一次试验中出现的可能性很小，不出现的可能性很大，以至于实际上可以看成是不可能发生的。例如，波形一直都本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种应用性能风险预测方法，其特征在于，该方法包括：查找当前应用性能指标数据所处的取值范围所对应的概率分布值；在查找到所对应的概率分布值时，判断所对应的概率分布值是否小于预设概率分布值；以及在所对应的概率分布值小于所述预设概率分布值时，确定发生了应用性能风险。

【技术特征摘要】
1.一种应用性能风险预测方法，其特征在于，该方法包括：查找当前应用性能指标数据所处的取值范围所对应的概率分布值；在查找到所对应的概率分布值时，判断所对应的概率分布值是否小于预设概率分布值；以及在所对应的概率分布值小于所述预设概率分布值时，确定发生了应用性能风险。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括：获取指标数据采集器实时采集到的应用性能指标数据；将所获取的应用性能指标数据存储在应用性能指标数据库中；以及计算所述应用性能指标数据库中的应用性能指标数据的取值范围的概率分布。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在确定发生了应用性能风险之后，该方法还包括：发送预警信号至预警处理器，以使所述预警处理器基于所述预警信号进行处理。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括：在没有查找到所对应的概率分布值时，丢弃所述当前应用性能指标数据。5.一种应用性能风险预测装置，其特征在于，该装置包括：查找模块，用于查找当前应用性能指标数据所处的取值范围所对应的概率分布值；判断模块，用于在所述查找模块查找到所对应的概率分布值时，判断所对应的概率分布值是否小于预设概率分布值；以及风险确定模块，用于在所对应的概...

【专利技术属性】
技术研发人员：许力，
申请(专利权)人：东软集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁;21